CC BY
10
8. Анаев Э.Х., Чучалин А.Г. Исследование конденсата выдыхаемого воздуха в пульмонологии // Пульмонология. 2021. №. 2. С. 57-66. [Anaev E.H., Chuchalin A.G. Investigation of exhaled air condensate in pulmonology. Pulmonology. 2021; 2: 57-66. (In Russ.)]
9. Кузнецов В.И. и др. Метод высокочувствительной неинвазивной диагностики функционального состояния организма // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. № 1. С. 95. [Kuznetsov V.I. et al. Method of highly sensitive noninvasive diagnostics of the functional state of the body. Journal of New Medical Technologies. 2013; 1: 95. (In Russ.)] Доступно по: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ index_e.html Ссылка активна на 15.04.2022.
10. Скоморощенко В.И. и др. Выявление наиболее
специфичных летучих метаболитов методом газовой хроматографии в пробах выдыхаемого воздуха больных раком легких и здоровых добровольцев // Вестник Томского государственного университета. Химия. 2017. №. 7. С. 45-54. [Skomoroshchenko V.I. et al. Identification of the most specific volatile metabolites by gas chromatography in exhaled air samples of lung cancer patients and healthy volunteers. Tomsk State University Journals. Chemistry. 2017; 7: 45-54. (In Russ.)] 11. Хышиктуев Б.С., Колесникова Л.И. Неинвазив-ная диагностика патологических состояний человека по выдыхаемому воздуху. Иркутск, 1999. [Khyshiktuev B.S., Kolesnikova L.I. Neinvazivnaya diagnostika patologicheskikh sostoyanii cheloveka po vydykhaemomu vozdukhu. Irkutsk, 1999. (In Russ.)]
УДК 616-008.9 DOI 10.24412/2220-7880-2022-4-46-50
ПРОНИЦАЕМОСТЬ ГЕМАТОЭНЦЕФАЛИЧЕСКОГО БАРЬЕРА КАК КРИТЕРИЙ НАЛИЧИЯ У МОЛЕКУЛЯРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ СВОЙСТВПСИХОАКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ В СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ПРАКТИКЕ
1Грехов И.А., 1Долгова О.Б., 2Халиков А.А.
'ФГБОУ ВО «Уральский государственный медицинский университет» Минздрава России, Екатеринбург, Россия (620028, г. Екатеринбург, ул. Репина, 3), e-mail: obdolgova@gmail.com
2ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Уфа, Россия (450000, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 47), e-mail: airat.expert@mail.ru
В существующих определениях «наркотическое вещество» отсутствует критерий - способность проникновения химического соединения через гематоэнцефалический барьер. Использование указанного критерия в ходе судебно-медицинской экспертизы острых отравлений и в токсикологической клинической практике ускорит процесс установления характеристик новых психоактивных соединений. Существующие прогностические подходы к диагностике наркотических свойств вещества основаны на исследовании топографических дескрипторов и общих физико-химических характеристик. Авторами предложен метод оценки проницаемости гематоэнцефалического барьера для химических соединений на основе молекулярных характеристик соединения с целью отнесения свойств вещества к наркотическим. Проведены корреляционный анализ 35 молекулярных характеристик и установление коэффициента распределения вещества в системе кровотока головного мозга 44 химических соединений. Анализ коэффициентов корреляции Пирсона выявил наличие значимой и достоверной связи между проницаемостью гематоэнцефали-ческого барьера для соединения и его характеристиками. Умеренная сила связи и небольшое количество влияющих свойств сделали невозможным построение математической прогностической модели. Оценка ранговых коэффициентов Спирмена позволила установить 6 свойств с заметной силой корреляционной связи и на основе их сформулировать прогностическую модель. При исследовании новых психоактивных соединений следует оценивать их способность проникновения через гематоэнцефалический барьер. Существующие прогностические подходы по определению проницаемости гематоэнцефалического барьера не учитывают возможность активного транспорта веществ через гематоэнцефалический барьер или обладают низкой чувствительностью. Разработанная авторами математическая модель на исследуемой выборке имела максимальную чувствительность и специфичность. Для ее практического использования требуется дальнейшая апробация вне исследуемой выборки.
Ключевые слова: новые психоактивные соединения, судебно-медицинская экспертиза, токсикология, проницаемость гематоэнцефалического барьера.
PERMEABILITY OF BLOOD-BRAIN BARRIER AS A CRITERION FOR PSYCHOACTIVE PROPERTIES OF MOLECULAR COMPOUNDS IN FORENSIC MEDICAL EXAMINATION
1Grekhov I.A., Dolgova O.B., 2КНа11кт A.A.
'Ural State Medical University, Ekaterinburg, Russia (620028, Ekaterinburg, Repin St., 3), e-mail: obdolgova@gmail.com
2Bashkir State Medical University, Ufa, Russia, (450000, Ufa, Zaki Validi St., 47), e-mail: airat.expert@mail.ru
The definitions of «a drug» lack the criterion of the ability to penetrate the chemical compound through the blood-brain barrier. The use of this criterion in forensic medical examination of acute poisoning and practical toxicology will speed up identification of the characteristics of new psychoactive compounds. Prognostic approaches to the diagnosis of narcotic properties of a substance are currently based on the study of topographic descriptors and general physical and chemical characteristics. The authors suggest a method for assessing permeability of the blood-brain barrier for chemical compounds based on their molecular characteristics to classify the properties of the substance as narcotic. Correlation analysis of 35 molecular characteristics and determination of the distribution coefficient of the substance in the blood flow system of the brain of 44 chemical compounds were done. Analysis of the Pearson correlation coefficients revealed a significant and reliable relationship between permeability of the blood-brain barrier to the compound and its characteristics. Moderate connection and a small number of influencing properties made the construction of a mathematical predictive model impossible. Evaluation of Spearman's rank coefficients allowed to establish 6 properties with a noticeable correlation strength and formulate a predictive model. While studying new psychoactive compounds assessment of their ability to penetrate the blood-brain barrier is necessary. The existing prognostic approaches for determining the permeability of the blood-brain barrier do not take into account the possibility of active transport of substances through the blood-brain barrier or have low sensitivity. The proposed mathematical model had maximum sensitivity and specificity on the studied samples. For its practical use, further ivaluation outside the studied samples is required.
Keywords: new psychoactive compounds, forensic medical examination, toxicology, blood-brain barrier permeability.
Введение
Определения «наркотическое вещество», предложенные авторитетными организациями мониторинга здравоохранения (ВОЗ [1], European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction [2], International Narcotics Control Board [3], National Institute on Drug Abuse [4]), и мировая медицинская практика диагностики отравлений в настоящее время не учитывают способность наркотических средств проникать через гематоэнцефалический барьер (ГЭБ). Указанный критерий может увеличить специфичность диагностического процесса, унифицировать его, ускорить выявление свойств новых психоактивных соединений при судебно-медицинской экспертизе и в токсикологической практике. Исполняя роль первичного фильтра, критерий исключает наличие психоактивного действия у химических веществ на этапе, предшествующем изучению влияний на рецепторные системы человека.
Методы прогнозирования способности химических соединений проникать через ГЭБ включают две основные группы:
1. Оценка топографических дескрипторов - исследования, основанные на изучении значимости структурных элементов в составе химических соединений. Например, наличие 2-гидроксипропана-ля; 1-3-гексо-1,3-диен-1-ола в веществе приводит к уменьшению проницаемости ГЭБ для данного вещества, а циклобутана и 2-метилпропана - к увеличению [5, 11].
2. Анализ физико-химических свойств - способы, изучающие наличие статистических зависимостей между свойствами молекул и их способностью проникать через гематоэнцефалический барьер. Модели, построенные в результате исследований указанной группы, выделили следующие наиболее значимые факторы: полярность и способность к образованию водородных связей [6]; липофильность [7, 8]; площадь гидрофобной и гидрофильной поверхностей молекулы [7]; количество доноров-акцепторов протона водорода [9]; молекулярная масса [9, 10].
Выбор исследуемых физико-химических свойств определили данные о влиянии полярности молекул на возможность параклеточного движения через эндоте-лиоциты ГЭБ [12, 13] и физико-химические свойства, имеющие значение для трансэндотелиального пассивного транспорта и его активности [14, 15].
Оценка топографических дескрипторов учитывает возможность проникновения химического соединения посредством активного переноса - на поверхности эндотелиоцитов ГЭБ представлено более 70 белков-транслоказ [16], осуществляющих транспорт множества веществ, в том числе органических катионов (морфина, MPTP), аминокислот (глутамата, таурина), производных нуклеиновых оснований (бар-битала, фенобарбитала) и других [17]. Однако, учитывая характер белок-лигандных взаимодействий, использование топографических дескрипторов значительно снижает чувствительность при оценке проницаемости ГЭБ для конкретного вещества.
Большинство контактов между транспортными белками и лигандами образуется за счет нековалент-ных межмолекулярных взаимодействий, на активность которых вышеуказанные физико-химические свойства не оказывают существенного коррелирующего влияния.
Цель исследования - изучить влияние молекулярных характеристик химических соединений на возможность проникновения через гематоэнцефали-ческий барьер.
Материал и методы
Выполнен анализ 44 химических соединений. Общим критерием включения веществ в исследование стало наличие рассчитанного логарифма распределения вещества в крови головного мозга и системном кровотоке (logBB) на основе результатов практического эксперимента на биокультуре клеток гематоэнцефалического барьера человека, полученных из открытой базы данных National Center for Biotechnology Information и DrugBank.
Критерии включения веществ в экспериментальную группу:
1. Значение logBB более (-0,3), что принято как объективный расчетный критерий проницаемости ГЭБ для химического соединения.
2. Наличие психоактивного действия на центральную нервную систему человека, вызванного употреблением исследуемого вещества.
Критерии включения веществ в контрольную группу:
1. Значение logBB менее или равно (-0,3), что принято как объективный расчетный критерий отсутствия проницаемости ГЭБ для химического соединения.
2. Отсутствие психоактивного действия на центральную нервную систему человека при употреблении исследуемого вещества.
Количество веществ в составе экспериментальной группы - 23, в контрольной - 21.
Оценка проницаемости осуществлялась на основе логарифма распределения вещества в крови головного мозга и системном кровотоке (logBB), данные получены на биокультуре клеток гемато-энцефалического барьера из открытой базы данных National Center for Biotechnology Information и DrugBank. При значении logBB < -0,3 химическое соединение считалось не проникающим через ГЭБ.
Статистическая обработка полученных результатов проводилась на PC AMD A10 в среде Windows с помощью пакета прикладных программ Microsoft Excel версии 2019.
Оценка характера распределения выборки выполнена графическим и расчетным (подсчет коэффициента Колмогорова - Смирнова) методами с использованием программы MedCalc версии 19.0.1.
Для оценки наличия линейной зависимости между проницаемостью ГЭБ для вещества и исследуемыми молекулярными характеристиками использовался корреляционный анализ. При анализе степени проницаемости ГЭБ для вещества рассчитывался корреляционный коэффициент Пирсона по формуле 1.
= S(d*xdy)
(1),
где гху - коэффициент корреляции Пирсона, dx, dy - выборочные средние, рассчитываемые по формулам 2 и 3:
¿г=Е?=1* (2), ¿у=!.?=1У1 (3).
Значения коэффициента корреляции Пирсона интерпретировались исходя из его абсолютных значений. Для оценки тесноты корреляционной связи использовались данные таблицы Чеддока: гху < 0,3 (слабая связь); 0,3 < гху < 0,5 (умеренная связь); 0,5 < г < 0,7 (заметная связь); 0,7 < г < 0,9 (высокая
-> — Ху ? ^ — Ху
связь); 0,9 < гху (весьма высокая связь).
Оценка статистической значимости коэффициента корреляции гху осуществляется при помощи ^критерия с поправкой Уэлча, рассчитываемого по формуле 4:
£г =
1 -г,
(4),
ху
где ^ - ^критерий с поправкой Уэлча.
Полученное значение ^ сравнивается с критическим значением при уровне значимости р < 0,05 и числом степеней свободы п-2. Если ^ превышало t , то формулировался вывод о статистической значимости выявленной корреляционной связи.
Учитывая необходимость проведения качественного анализа, при значении ^ВВ < - 0,3 химическому соединению присваивался коэффициент 0 (не проходит через ГЭБ), при ^ВВ > - 0,3 - коэффициент 1 (проходит через ГЭБ). При анализе наличия/отсутствия проницаемости ГЭБ для вещества рассчитывался корреляционный коэффициент Спир-мена. После порядкового ранжирования каждого из
признаков была определена разность рангов каждой пары сопоставляемых значений. Каждая разность была возведена в квадрат, и полученные значения суммировались. Расчет рангового коэффициента Спирмена производился по формуле 5:
Р-1"^ "К
где р - коэффициент ранговой корреляции Спирмена,
d - разность рангов каждой пары сопоставляемых значений.
Оценка статистической значимости коэффициента корреляции г осуществляется при помощи ^критерия с поправкой Уэлча, рассчитываемого по формуле 4. Значения коэффициента корреляции Спирмена интерпретировались, исходя из его абсолютных значений. Для оценки тесноты корреляционной связи использовались данные таблицы Чеддока.
Для каждого вещества была проведена оценка наличия количественной и качественной взаимосвязи между 35 исследуемыми молекулярными характеристиками и 1о£;ВВ. Расчет характеристик производился с использованием программного обеспечения MarvinScetch 21.4.0.
Общее количество статистических единиц -
3080.
Для прогнозирования возможности проникновения вещества через гематоэнцефалический барьер была построена математическая модель на основе результатов корреляционного анализа.
Результаты исследования
При оценке коэффициентов корреляции Пирсона определены факторы, достоверно влияющие на возможность вещества проникать через ГЭБ, с умеренной силой связи: средний заряд атома азота в химическом соединении (г = -0,412; р < 0,05); количество алифатических атомов (гх = -0,369; р < 0,05); количество алифатических связей (г = -0,388; р < 0,05); количество гетероалифатических циклических элементов (гху = -0,409; р < 0,05); максимальная площадь проекции конформера, рассчитанная на основе данных внутримолекулярной энергии (гху = -0,468; р < 0,05); энергия конформера молекулы, рассчитанная с использованием силового поля MMFF94 (гху = -0,428; р < 0,05).
Учитывая недостаточную силу корреляционной связи и малое количество коррелируемых факторов, чувствительную и специфичную математическую модель, прогнозирующую степень проницаемости ГЭБ для химического соединения построить не удалось.
При оценке коэффициентов ранговой корреляции Спирмена был выявлен 21 фактор, достоверно влияющий на возможность вещества проникать через ГЭБ, с различной степенью тесноты связи. Для построения математической модели были отобраны факторы с заметной силой связи (наиболее высокой из полученного корреляционного ряда): количество углеводородных цепей, исключая гетероциклические элементы (р = -0,672; р < 0,01); гипер-индекс Винера (р = -0,677; р < 0,01); молекулярная масса (р = -0,641; р < 0,01); энергия конформера молекулы, рассчитанная с использованием силового поля Дрей-динга (р = -0,630; р < 0,01); радиус максимальной
площади проекции конформера (р = -0,655; р < 0,01); максимальное расстояние, перпендикулярное минимальной проекции конформера (р = -0,634; р < 0,01); объем конформера, рассчитанный на основе Ван-дер-Ваальсовых сил (р = -0,651; р < 0,01).
Математическая модель представлена суммированием вышеуказанных свойств вещества с учетом их ранжирования:
• количество углеводородных цепей, исключая гетероциклические элементы более 10, - коэффициент «1»/ если менее - коэффициент «0»;
• гипер-индекс Винера более 4500 - коэффициент «1»/ если менее 4500 - коэффициент «0»;
• молекулярная масса более 400 - коэффициент «2»/ если менее 400 - коэффициент «0»;
• энергия конформера молекулы, рассчитанная с использованием силового поля Дрейдинга, более 100 - коэффициент «1»/ если менее 100 - коэффициент «0»;
• радиус максимальной площади проекции конформера более или равен 6,5 - коэффициент «1»/ если менее 3,5 - коэффициент «0»;
• максимальное расстояние, перпендикулярное минимальной проекции конформера, более 14 -коэффициент «1»/ если менее 14 - коэффициент «0»;
• объем конформера, рассчитанный на основе Ван-дер-Ваальсовых сил, более 300 - коэффициент «1»/ если менее 300 - коэффициент «0».
При полученной сумме меньше или равной двум в 85% случаев химическое соединение обладало способностью проникновения через ГЭБ.
Для улучшения качества модели была проведена стратификация веществ по молекулярной массе с дифференцировкой формул расчетов. Для соединений с молекулярной массой более 400 использовалась система ранжирования, описанная выше (рис.).
—
Молекулярная масса
Рис. Зависимость показателя \ogBB от молекулярной массы, определяющая проницаемость гематоэнцефалического барьера для химического соединения
Для соединений с молекулярной массой менее 400 производился расчет по формуле 6:
£ _ (МРД +1РМА) X (НШ—ММ) (6)
_ 1000 '
где к - результирующий коэффициент, MPR - радиус максимальной площади проекции конформера,
LPMA - максимальное расстояние, перпендикулярное минимальной проекции конформера, HWI - гипер-индекс Винера, ММ - молекулярная масса.
При значении результирующего коэффициента менее или равно 20 - все вещества обладали способностью проникать через ГЭБ, для веществ со значением более 20 ГЭБ была непроницаема.
Обсуждение
Методы прогнозирования способности химических соединений проникать через ГЭБ, описанные в литературе, включают две основные группы:
1. Оценка топографических дескрипторов - исследования, основанные на изучении значимости структурных элементов в составе химических соединений. Например, наличие 2-гидроксипропана-ля; 1-3-гексо-1,3-диен-1-ола в веществе приводит к уменьшению проницаемости ГЭБ для данного вещества, а циклобутана и 2-метилпропана - к увеличению [5, 11].
2. Анализ физико-химических свойств - способы, изучающие наличие статистических зависимостей между свойствами молекул и их способностью проникать через гематоэнцефалический барьер. Модели, построенные в результате исследований указанной группы, выделили следующие наиболее значимые факторы: полярность и способность к образованию водородных связей [6]; липофильность [7, 8]; площадь гидрофобной и гидрофильной поверхностей молекулы [7]; количество доноров-акцепторов протона водорода [9]; молекулярная масса [9, 10].
Выбор исследуемых физико-химических свойств определили данные о влиянии полярности молекул на возможность параклеточного движения через эндотелиоциты ГЭБ [12, 13] и физико-химические свойства, имеющие значение для трансэндоте-лиального пассивного транспорта и его активности [14, 15].
Оценка топографических дескрипторов учитывает возможность проникновения химического соединения посредством активного переноса - на поверхности эндотелиоцитов ГЭБ представлено более 70 белков-транслоказ [16], осуществляющих транспорт множества веществ, в том числе органических катионов (например, морфина), аминокислот (глута-мата, таурина), производных нуклеиновых оснований (барбитала, фенобарбитала) и других [17]. Однако, учитывая характер белок-лигандных взаимодействий, использование топографических дескрипторов значительно снижает чувствительность при оценке проницаемости ГЭБ для конкретного вещества.
Проведенное авторами исследование основывается на данных современной молекулярной химии, учитывающей преимущественное влияние некова-лентных межмолекулярных взаимодействий на аффинность лигандов к транспортным белкам, возможность осуществления активного переноса экзогенных психоактивных соединений. Наибольшее влияние на данные взаимодействия оказывают молекулярные, а не физико-химические характеристики химических соединений.
Разработанная математическая модель, при условии проведения внешней апробации, позволит оптимизировать выявление психоактивных свойств химических веществ в судебно-медицинской практике и токсикологической клинической диагностике.
Статистическая разнородность параметров, исследуемых авторами и описанных в литературе, определяет различия между результатами, представленными в статье, и опубликованными данными.
Включение в исследуемые выборки веществ исключительно с рассчитанным logBB на основе результатов практического эксперимента на биокультуре клеток гематоэнцефалического барьера человека дополнительно влияет на выраженность отличий полученных результатов от литературных источников.
Выводы
На основании результатов исследования авторами выделены наиболее значимые молекулярные характеристики, влияющие на проницаемость гематоэнцефалического барьера для определенного вещества:
- количество углеводородных цепей, исключая гетероциклические элементы;
- гипер-индекс Винера;
- энергия конформера молекулы, рассчитанная с использованием силового поля Дрейдинга;
- радиус максимальной площади проекции кон-формера;
- максимальное расстояние, перпендикулярное минимальной проекции конформера;
- объем конформера, рассчитанный на основе Ван-дер-Ваальсовых сил.
Разработанная авторами математическая модель в исследуемой выборке имела максимальную чувствительность и специфичность. Для ее практического использования требуется дальнейшая апробация вне исследуемой выборки, что требует получения достоверных данных о logBB для других химических соединений, полученных на биокультуре клеток человека.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии явного или потенциального конфликта интересов, связанного с публикацией статьи.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Литературa/References
1. Gisle L. L'usage de drogues. In: Gisle L., Demarest S. (éd.). Enquête de santé 2013. Rapport 2: Comportements de santé et style de vie. Bruxelles: WIV-ISP. 2014. Доступно по: https://his.wiv-isp.be/fr/Documents%20partages/ID_FR_2013. pdf. Ссылка активна на 26.11.2019.
2. Welfare AloHa. National Drug Strategy Household Survey 2016: detailed findings. Canberra: AIHW. 2017. Доступно по: https://www.aihw.gov.au/reports/illicit-use-of-drugs/2016-ndshs-detailed/contents/summary. Ссылка активна на 26.11.2019.
3. Bilinski P., Kapka-Skrzypczak L., Jablonski P. Determining the scale of designer drugs (DD) abuse and risk to public health in Poland through an epidemiological study in adolescents. Annals of agricultural and environmental medicine. 2012; 19 (3): 357-64.
4. Cakici M., Tutar N., Cakici E., Karaziz M. The prevalence and risk factors of psychoactive drug use in Turkish Republic of Northern Cyprus: 2003-2013. Anadolu Psikiyatri Dergisi. 2017; 18 (2): 99-107. https://doi.org/10.5455/ apd.243951.
5. Дябина А.С., Радченко Е.В., Палюлин Е.В., Зефиров Н.С. Прогнозирование проникновения органических веществ через гематоэнцефалический барьер. Доклады Академии наук. 2016; 470 (6): 720-723. [Dyabina A.S., Radchenko E.V., Palyulin E.V., Zefirov N.S. Prediction of penetration of organic substances through the blood-brain barrier. Doklady Akademii nauk. 2016; 470 (6): 720-723. (In Russ.)] https://doi.org/10.7868/S0869565216300253.
6. Loryan I., Sinha V., Mackie C. et al. Molecular properties determining unbound intracellular and extracellular brain exposure of CNS drug candidates. Mol Pharm. 2015. 12(2): 520-32. https://doi.org/10.1021/mp5005965.
7. Bendels S., Kansy M., Wagner B., Huwyler J. In silico prediction of brain and CSF permeation of small molecules using PLS regression models. Eur. J. Med. Chem. 2008; 43 (8): 1581-92. https://doi.org/10.1016/j.ejmech.2007.11.011.
8. Morris M.E., Rodriguez-Cruz V, & Felmlee M. A. (2017). SLC and ABC Transporters: Expression, Localization, and Species Differences at the Blood-Brain and the Blood-Cerebrospinal Fluid Barriers. The AAPS journal. 19 (5): 1317-1331.
9. Lipinski C.A., Lombardo F., Dominy B.W., Feeney P. J. Experimental and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings. Adv Drug Deliv Rev. 2001 Mar 1; 46 (1-3): 3-26. https://doi.org/10.1016/S0169-409X(00)00129-0.
10. Muehlbacher M., Spitzer G.M., Liedl K.R., Kornhuber J. Qualitative prediction of blood-brain barrier permeability on a large and refined dataset. J. Comput. Aided Mol. 2011; 25 (12): 1095-1106. https://doi.org/10.1007/ s10822-011-9478-1.
11. Reiko Watanabe, Tsuyoshi Esaki, Rikiya Ohashi et al. Development of an In Silico Prediction Model for P-glycoprotein Efflux Potential in Brain Capillary Endothelial Cells toward the Prediction of Brain Penetration. Journal of Medicinal Chemistry. 2021; 64 (5): 2725-2738. https://doi. org/10.1021/acs.jmedchem.0c02011.
12. Abbott N.J., Friedman A. Overview and introduction: The blood-brain barrier in health and disease. Epilepsia. 2012; 53: 1-6. https://doi.org/10.1111/j.1528-1167.2012.03696.x.
13. Saunders N.R., Habgood M.D., Mallgärd K., Dziegielewska K.M. The biological significance of brain barrier mechanisms: Help or hindrance in drug delivery to the central nervous system? F1000Research. 2016; 5: 313. https:// doi.org/10.12688/f1000research.7378.1.
14. Gomez-Zepeda D., Taghi M., Scherrmann J.M., Decleves X., Menet MC. ABC Transporters at the Blood-Brain Interfaces, Their Study Models, and Drug Delivery Implications in Gliomas. Pharmaceutics. 2019; 12 (1): 20. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics12010020.
15. Kutuzov N., Flyvbjerg H., Lauritzen M. Contributions of the glycocalyx, endothelium, and extravascular compartment to the blood-brain barrier. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2018; 115: E9429-E9438. https://doi.org/10.1073/pnas.1802155115.
16. Zhao Z., Nelson A.R., Betsholtz C., Zlokovic B.V Establishment and Dysfunction of the Blood-Brain Barrier. Cell. 2015; 163 (5): 1064-1078. https://doi.org/10.1016/). cell.2015.10.067.
17. Hladky S.B., Barrand M.A. Elimination of substances from the brain parenchyma: efflux via perivascular pathways and via the blood-brain barrier. Fluids Barriers CNS. 2018; 15 (1): 30. https://doi.org/10.1186/s12987-018-0113-6.
18. Hladky S.B., Barrand M.A. Fluid and ion transfer across the blood-brain and blood-cerebrospinal fluid barriers; a comparative account of mechanisms and roles. Fluids Barriers CNS. 2016; 13 (1): 19. https://doi.org/10.1186/s12987-016-0040-3.
19. Vendel E., Rottschäfer V., de Lange ECM. The need for mathematical modelling of spatial drug distribution within the brain. Fluids Barriers CNS. 2019; 16 (1): 12. https://doi. org/10.1186/s12987-019-0133-x.
20. Gomez-Zepeda D., Taghi M., Scherrmann J.M., Decleves X., Menet M.C. ABC Transporters at the Blood-Brain Interfaces, Their Study Models, and Drug Delivery Implications in Gliomas. Pharmaceutics. 2019; 12 (1): 20. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics12010020.
